#!/bin/bash

# 设置 CUDA 环境变量
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME/lib64

# 优化 CUDA 性能设置
export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1
export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="8.6"  
export CUDA_CACHE_PATH=/tmp/cuda-cache

# 检查 CUDA 是否可用并打印设备信息
python -c "import torch; print('CUDA available:', torch.cuda.is_available()); print('Device count:', torch.cuda.device_count()); print('Current device:', torch.cuda.current_device()); print('Device name:', torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else 'CPU')"

# 运行训练脚本
python training.py  --gpu_num 0 --model resnet --epoch 32 --weight_decay 1e-5 --bs 32  --test_bs 32  \
                    --size 224 --dataset FF++ --mixup True --alpha 0.8  \
                    --lil_loss True                             \
                    --gil_loss True                             \
                    --temperature 2.0                           \
                    --mi_calculator kl                          \
                    --balance_loss_method auto           \
                    --num_LIBs 4                                \
                    --save_model True                           \
                    --save_path output                          \
                    --name MI_Net_experiment                    \
                    --test True\
                    --resume_model output/MI_Net_experiment/model_best.pth \
                    --lr 0.00001